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Struttura del corso
Introduzione ai Sistemi ibridi AI-Quantum
- Panoramica dei principi di calcolo quantistico
- Componenti chiave dei sistemi ibridi AI-quantum
- Applicazioni dell'AI quantistica in vari settori
Algoritmi di Machine Learning Quantistico
- Algoritmi quantistici per il machine learning: QML, algoritmi variazionali
- Addestramento di modelli AI utilizzando processori quantistici
- Confronto tra approcci AI classici e quantistici
Sfide nei sistemi ibridi AI-Quantum
- Gestione del rumore e della correzione degli errori nei sistemi quantistici
- Limitazioni di scalabilità e prestazioni
- Garanzia dell'integrazione con i framework AI classici
Applicazioni reali dell'AI quantistica
- Studi di caso dei sistemi ibridi AI-quantum nell'industria
- Implementazioni pratiche con piattaforme di calcolo quantistico
- Esplorazione di potenziali avvenimenti straordinari nell'AI quantistica
Ottimizzazione dei workflow dell'AI quantistica
- Gestione dei workflow ibridi classico-quantistici
- Massimizzazione dell'utilizzo delle risorse nei sistemi AI quantistici
- Integrazione dell'AI quantistica con le infrastrutture AI classiche
Sistemi ibridi AI-Quantum per casi d'uso specifici
- AI quantica per problemi di ottimizzazione
- Casistiche nell'accertamento dei farmaci, finanza e logistica
- Reinforcement learning rafforzato da computazione quantistica
Tendenze future dell'AI e del calcolo quantistico
- Sviluppi nell'hardware e software quantistico
- Potenzialità future dell'AI quantistica in vari campi
- Opportunità per la ricerca e lo sviluppo nell'AI quantistica
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza avanzata di IA e machine learning
- Familiarità con i principi del calcolo quantistico
- Esperienza nello sviluppo di algoritmi e nel training dei modelli
Destinatari
- Ricerca in IA
- Specialisti in calcolo quantistico
- Scienziati dei dati e ingegneri di machine learning
21 ore